LLM per adattare esercizi scolastici per studenti con disturbo della coordinazione motoria: esperimenti e analisi preliminare

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale generativa, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensione (LLM), ha mostrato un grande potenziale nell’inclusione scolastica di studenti con bisogni educativi speciali. Tale supporto consiste nell’adattare materiali didattici e attività di apprendimento per costoro, realizzazione che manualmente richiederebbe tempo, competenze specifiche e risorse monetarie di cui spesso non si è a disposizione. Il presente elaborato analizza il possibile contributo degli LLM nel processo di adattamento automatico di esercizi scolastici destinati a studenti affetti dal Disturbo dello Sviluppo della Coordinazione (DCD). Questo disturbo comporta diverse difficoltà tra cui: coordinazione motoria, scrittura manuale e gestione dello spazio visivo nei testi, rendendo complessa l’esecuzione di esercizi tradizionali presenti nei libri di testo Dopo una panoramica generale sull’impiego degli LLM nel supporto educativo, con particolari riferimenti a studi su disturbi di Deficit di Attenzione e Iperattività (ADHD) e dislessia, il presente elaborato propone una sperimentazione sulla trasformazione di esercizi scolastici in versione adattate. L’approccio adottato prevede la definizione di un insieme di regole di adattamento e la progettazione di un prompt specifico utilizzato con un modello LLM (ChatGPT versione Plus) per generare automaticamente esercizi adattati partendo da materiali didattici originali. I risultati ottenuti mostrano come gli LLM possano costituire uno strumento utile per l’adattamento dei materiali didattici, allo stesso tempo emergono importanti limitazioni legate alle capacità del modello di applicare correttamente tutte le regole definite. Il lavoro, dunque, evidenzia sia le potenzialità che i limiti dell’utilizzo degli LLM nell’adattamento di esercizi didattici per studenti con DCD.